人工知能と機械学習の修士課程

人工知能（AI）は、コンピューターサイエンスとエンジニアリングで最もエキサイティングな分野の1つです。 AIと機械学習（ML）は、インテリジェンスを学習、適応、および表示する機能を備えたマシンを作成するという課題に対処します。 AIの研究は私たちの生活に革命をもたらし、自動運転車、株式市場での自動取引、AI支援手術、AI制御の送電網、物体/顔/音声を認識できるスマートフォン、翻訳可能な検索エンジンを備えた世界に私たちを導いています言語、応答性、適応性、インテリジェントな動作を示すビデオゲーム。

概要

この新しいユニークなプログラムは、次のような確立されたAI技術を組み合わせることにより、AIの新しいトレンドを取り入れています。<UL>

教師なし/教師あり/強化学習、深層学習、パラメトリック/ノンパラメトリック回帰、および分類、進化的計算、ベイジアンネットワーク、および検索アルゴリズム、UL>

次のような新しい分野やテクノロジーを使用します。<UL>

深層強化学習、因果関係モデリング、生物に触発されたロボット工学、進化ロボティクス、ヒューマノイドロボット工学、ゲームに触発された行動モデリング、自動コンプライアンスチェック、自動ワークフロー合成、機械でサポートされる正確性、確率的プログラミング、および説明可能なAI。UL>

これらの手法をさまざまなアプリケーション分野に適用することに重点が置かれています。テキスト分析と自然言語処理、マシンビジョン、ゲーム、スマートマニュファクチャリング、予知保全、モーションとプランニング、ビジネス分析、財務などです。

プログラムの内容

秋学期

データエンジニアリングと機械学習の概要<UL>

進化的計算とヒューマノイドロボットテキスト分析と自然言語処理ゲームのための人工知能マシンビジョンUL>

春学期

人工知能と機械学習<UL>

深層強化学習確率的で説明可能なAI高度なAIエコシステムの理論と実践調査方法とプロジェクト仕様UL>

夏学期<UL>

人工知能と機械学習プロジェクトUL>

応募要件

の申請者は、関連するまたは適切な科目（コンピュータサイエンス、コンピュータエンジニアリングプログラム、または十分な数学とプログラミングのスキルを持つレベル8の科学プログラム）で、ファーストクラスまたはセカンドクラスのレベル8優等学位（NFQまたはその他の国際的に認められた同等物）を持っている必要があります。この要件を満たしていると大学によって認識されている同等の事前学習。

アプリケーションに含めるもの<UL>

資格の成績証明書および/または証明書（該当する場合は、認定された英語の翻訳を含む）。英語の資格（英語が母国語でない場合）。出生証明書/パスポートのコピー。UL>

英語の必要条件

母国語が英語ではない申請者は、英語の媒体を通じて教えられた学位資格のUL完了の前の成功の証拠を提供するか、以下の基準の1つを満たす必要があります（申請の2年以内）。

受け入れられる英語の資格には、次のものがあります。<UL>

英語が科目として提示され、許容レベルが達成されているヨーロッパ諸国からの入学試験が達成されています。アイルランドの退学証明書英語–通常レベルD以上。TOEFL – 580（紙ベース）90（インターネットベース）。IELTS –最小スコア6.5、1つのコンポーネントで6以上。英語およびアカデミック目的の英語テスト（ETAPP）–グレードC1。GCE「O」レベルの英語/ GCSE英語–グレードC以上。ケンブリッジ大学ESOL–英語能力証明書-グレードC /上級英語グレードAの証明書。GCE Examination Boards – Oxford Delegacy of Local Examinations – Grade C / Cambridge Local Examinations Syndicate – School Certificate Pass 1-6 / University of London Entrance and School Examinations Council – School Certificate Pass 1-6UL>

上記以外の試験の結果も、英語の要件を満たしていると認められる場合があります。アドバイスについては、国際教育課にお問い合わせください。

大学院のプロフィール

このコースでは、データ分析、データサイエンス、機械学習、AIの業界でのキャリアに向けて学生を準備します。また、潜在的に注目を集める博士課程の候補者になり、AIで注目を集める研究を実行できる理論的知識を学生に提供することも目的としています。

プログラムの内容

秋学期

データエンジニアリングと機械学習の概要

• 進化的計算とヒューマノイドロボット
• テキスト分析と自然言語処理
• ゲームのための人工知能
• マシンビジョン

春学期

人工知能と機械学習

• 深層強化学習
• 確率的で説明可能なAI
• 高度なAIエコシステムの理論と実践
• 調査方法とプロジェクト仕様

夏学期

• 人工知能と機械学習プロジェクト